一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法

摘要：

土地荒漠化等级分类是荒漠化监测的重要内容,也是土地荒漠化综合治理、科学防护的基础.针对植被稀疏及干旱区土地荒漠化提取异常的问题,本文选择干旱/半干旱的科尔沁区为试验区,以2005、2010和2015年3期的中高分辨率Landsat遥感影像为数据源,基于大量的样本统计分析,提出了一种融合植被覆盖度(FVC)、去土壤植被指数(MSAVI)、增强性植被指数(EVI)3种指标的荒漠化提取模型,并将之与传统植被覆盖度指标提取结果进行了对比分析.研究结果表明,相较于单一植被指数反演方法,本文提出的算法分类精度更高,尤其针对干旱/半干旱地区,该融合植被指数法具有更好的适用性和稳健性.该方法为荒漠化评价体系的建立提供了新的思路,为土地荒漠化防护与治理提供了辅助决策支撑.

关键词：荒漠化、植被覆盖度、植被指数、Landsat、决策树分类

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：广东省科学院建设国内一流研究机构行动专项;国家重点研发计划;国家重点实验室开放基金;山东理工大学青年教师发展支持计划;广东省引进创新创业团队项目;广东省科学院实施创新驱动发展能力建设专项;博士后创新人才支持计划;山东省自然科学基金

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：8-12